# data[].attributes.body
Оценить системы правил для диагностики лекарственных взаимодействий с использованием экспертных систем (например, CLIPS или Drools).

# data[].attributes.headline
Оценка ситуации:

# data[].attributes.subject
Оценка ситуации:

# data[].attributes.body
Экспертные системы помогают автоматизировать обработку информации о взаимодействии лекарств и улучшить качество индивидуальной медицинской помощи. Такие системы состоят из трёх частей:

1.Информационной базы

2.Механизма логических выводов

3.Механизма коммуникации.

# data[].attributes.body
1. Определение и предупреждение лекарственных взаимодействий

2. Минимизация риска побочных эффектов

3. Оптимизация выбора препаратов

4. Контроль режима дозирования

5. Мониторинг долгосрочных эффектов

6. Подготовка отчетов и рекомендаций

7. Интеграция с медицинскими информационными системами

# data[].attributes.headline
Отбор данных

# data[].attributes.subject
Отбор данных

# data[].attributes.body
1. Сбор источников данных (Клинические испытания и научные публикации, DrugBank, опрос экспертов);

2. Проверить достоверности данных;

3. Структурирование данных;

# data[].attributes.body
1-2 года

# data[].attributes.headline
Участвующие лица

# data[].attributes.subject
Участвующие лица

# data[].attributes.body
Заказчик

Руководитель проекта

Потребитель

Бизнес-аналитик

Консультант

# data[].attributes.headline
Выбор переменных, создание новых

# data[].attributes.subject
Выбор переменных, создание новых

# data[].attributes.body
Основные переменные:

1. Имена препаратов

2. Классификация типов взаимодействия

3. Воздействие на организм

4. Факторы риска

5. Клиническая значимость

Создание новых переменных:

1. Фармакогенетика

2. Эффект времени суток

3. Эффект отмены принятия препарата, т.е.симптомы, возникающие при прекращении приёма одного из препаратов.

# data[].attributes.body
1-2 месяца

# data[].attributes.headline
Участвующие лица

# data[].attributes.subject
Участвующие лица

# data[].attributes.body
Эксперт (Фармацевт или провизор, медицинские эксперты)

Консультант

# data[].attributes.body
1. Выбор ПО или его создание.

2. Создание лабораторного прототипа экспертной системы, способного решать задачи, решённые с экспертом.

# data[].attributes.body
3 - 4 месяца

# data[].attributes.headline
Оценка модели данных

# data[].attributes.subject
Оценка модели данных

# data[].attributes.body
1. Метрики оценки знаний. (Точность, чувствительность, специфичность, матрица ошибок)

2. Оценка практической полезности.

Аспекты удобства использования и клинической ценности:

Удобство интеграции в медицинские информационные системы.

Скорость реакции модели (временные затраты на вычисление взаимодействий).

Понятность интерпретации результатов (человек должен легко понимать причины выданных выводов).

3. Разработать документацию по работе с экспертной системой для пользователя.

4. Сделать окончательный вывод

# data[].attributes.body
Зависит от оценки практической полезности. 1 месяц

# data[].attributes.headline
Участвующие лица

# data[].attributes.subject
Участвующие лица

# data[].attributes.body
Медицинские эксперты

Фармацевты

Программисты

# data[].attributes.headline
Преобразование знаний

# data[].attributes.subject
Преобразование знаний

# data[].attributes.body
Основные этапы:

1. Нормализация данных;

2. Очистка данных;

3. Объединение в отдельные группы;

4. Категоризация данных;

5. Семантическое обогащение данных

# data[].attributes.body
Основные действия:

1. Решение прикладных задач вместе с экспертом

2. Выявить приемы, которые применяет эксперт

3. Подробно описать приемы эксперта про опрашивании

# data[].attributes.headline
Участвующие лица

# data[].attributes.subject
Участвующие лица

# data[].attributes.body
IT-специалист

Эксперт (консультация)

# data[].attributes.body
3-4 месяца

# data[].attributes.headline
Участвующие лица

# data[].attributes.subject
Участвующие лица

# data[].attributes.body
IT-специалист

Прогнозист

Потребитель (Медицинские эксперты)